수업 노트가 안 보입니다.

안녕하세요, 세환 김님.강의 수업노트는 영상 하단에 스크롤을 내리면 보이는 기능입니다만 이 기능은 인프런 자체에서 제공하는 기능이라 제가 뭘 어찌해볼 권한 자체가 없습니다. 단순 일시적 문제인지 브라우저 문제인지 체크 한번 해보시고 인프런에서 제공하는 기능 자체에 대한 문의는 인프런쪽에 직접 문의를 하셔야 해결이 가능하실듯 합니다.

Blog-Content-Writer에서 오류가 발생합니다.

안녕하세요. kwnam0814님.Replicate API rate limit 정책은 계정에 크레딧이 $5달러 미만인 경우 rate limit 이 낮아지는데 문제는 가끔 이 정책을 제대로 적용하지 않고 보여주신 것과 같은 오류를 발생시킬때가 있습니다. 물론 flux schnell 같은 모델이 너무 빠른 재시도 요청으로 이 상황이 아닐수도 있긴 하지만 어쨌든 사용자 입장에선 참 불편한 부분이긴 합니다.(사진)따라서 위 이미지 스샷에서 처럼 Execute Workflow 후에 Wait 노드를 하나 추가하여 여기서 딜레이를 발생시켜 너무 빠른 처리를 하지 않을 수 있게 해볼 수 있습니다. 설정값은 적당히 3~5초 정도를 주면서 한번 테스트 해보는게 어떨까 합니다.

섹션2-14 perplexity

일단 현재 사용중인 n8n 버전, 현재 상황등 여러가지 정보를 주셔야 저도 추측을 해볼듯 합니다. 물론 perplexity 를 직접 http request 노드로 구현해서 사용해도 무방하긴 합니다만 강의에서는 직접 구현하지 않고 perplexity 노드를 사용해서 진행하므로 왜 안나오는지를 먼저 생각해봐야 할 듯 합니다.

chat model 종류

안녕하세요, SHINKANG GHO님.어떤 AI 모델은 쓰던 상관없긴합니다. 다만 어떤 모델이 어디에 적합하게 사용될지는 정말 많은 테스트를 해보면서 결정하셔야 하는 사항이긴 합니다. 강의에서 해당 구간의 chatgpt 모델은 4.1 mini 버전을 쓰고 있는데 이는 가성비 면에서 저렴하기에 사용하고 있는 부분이긴 합니다. 내가 다루는 주제와 내용에 맞는 AI 모델을 선택하는것, 그것이 과연 가성비 적으로 타당한지 여러가지 따져볼 수 있는 능력도 상당히 중요한 요소이니 참고되셨으면 좋겠습니다. 궁금하신 사항은 언제든 질문 주시기 바랍니다.

11강 테스트 툴스 오류

안녕하세요, aiblog님.보여주신 화면은 아마도 추측컨데 Search Tool 노드에서 Execute를 했을때만 뜨는 팝업으로 보입니다만.. 서치 도구만 실행하면 스샷에서 처럼 파라메터 값을 직접 입력하라는 팝업이 뜹니다. 전체 워크플로우를 실행해야 AI가 알아서 검색어를 입력할텐데요.?(사진)위 스샷은 수업자료를 다운로드 방금 실행해본 결과인데 특별히 문제를 찾을 수 없었습니다. (사진)실행결과도 문제 없었고,(사진)검색도구도 문제없이 결과를 검색한 것을 확인하였습니다.보여주신 스샷외에는 자세한 정보가 없어서 더 답변을 드리기 어렵습니다만(사진)어쨌든 위 스샷처럼 Test Search Tools 화면은 직접 검색도구에서 Execute 버튼을 눌렀을때 보여지는 화면이며 검색 도구만 실행하기 위해선 직접 파라메터 값을 입력해서 테스트 해야 합니다.

34강 비용절감 부분 질문이 있습니다.

안녕하세요, 용환님.말씀하신 것 처럼 원칙적으로 이미지 프롬프트를 이미 갖고 있다면 Image Prompt AI 도 패스하는게 좋긴 합니다. 만약 이미지 프롬프트를 패스하게끔 워크플로우 로직을 구성하게 되면 앞뒤로 붙어야 하는 애들이 좀 있습니다. 이미지 프롬프트를 저장도 해놔야 하고 그것을 생성하기 이전에 항상 체크를 해야하는 부분도 추가되어야 합니다. 또 이렇게 노드가 추가되게 됨으로써 전체적인 워크플로우에서 구간을 점프하는 로직에 대해서도 추가적으로 생각해봐야 합니다. 이게 말씀하신 정석적인 방법이긴 합니다.다만 제가 그것을 강의에서 구현하지 않은 이유는 첫째는 이미지 프롬프트를 생성하기 위한 LLM 사용 비용을 절감하는게 워크플로우 전체를 그렇게 수정하는거에 비해 기대비용이 높냐 라고 생각했을때는 아니라는 결론이 가장 우선적이였고, 둘째는 그렇게 지금보다 더 복잡하게 구성했을때 강의에서 이야기하고자 하는 본질을 제대로 전달하는데 기대비용이 높냐고 판단했을때 그것도 그렇지 않다라는 결론에 의해서 그렇게 작성한 부분입니다.이미지나 동영상 생성 비용에 비하면 LLM 사용비용은 현저하게 낮습니다. 단순 예시로 gpt-image 기준 이미지 1장이면 텍스트로 거의 5,000~7,000토큰을 쓸 수 있습니다. 따라서 선택과 집중의 관점에서 강의는 그런 부분을 생략한걸로 이해해주시면 좋을듯 합니다.물론 공부하는 관점에서 그리고 완성도는 높이는 관점에서는 말씀하신것처럼 이미지 프롬프트 구간도 생성체크를 해서 만드는게 완성도 면에서는 더 높다고 생각합니다.

search tool 에러

안녕하세요, aiblog님.일단 제가 조금 이해가 안가는 부분에 대해 말씀을 드리면 두번째 스샷에서는 특별히 잘못된 부분 없이 설정하신 거 같은데 첫번째 스샷에서 AI Agent 노드가 구동되지 않았음에도 왜 검색 도구를 호출하고 있는지가 궁금하고, 단순 화면 출력 오류라고 가정해도 첫번째 스샷의 채팅내용에서 AI 한테 어떤 INPUT 이 있었는지 알 수 없어서 어떤 상황에서 검색 도구가 호출되었는지도 궁금합니다. 그리고 현재 사용중인 제미나이의 버전이 무엇인지도 궁금합니다.종합적으로 현재 워크플로우는 단순한 구성이기에 특별히 문제가 되는 부분은 없을꺼라 생각되긴 합니다만 단지 AI가 어떤 입력에 의해 검색 도구를 어떤 검색어로 사용해야 한다고 판단했는지를 체크해봐야 하고 현재 상황이 검색이 필요없는 상황에서 단순 도구만 호출하여 검색어는 없는 상태에서 도구를 호출해서 문제가 생긴건지 아니면 스샷에서 보이지 않는 어떤 문제가 있는건지를 체크해봐야 할 듯 합니다. AI Agent는 코딩의 영역이 아니기에 항상 결과와 과정이 일치할 수 없습니다. 그래서 AI가 어떻게 동작하고 있는지를 이해하고 상황에 맞게 대처하는 방향이 필요합니다. 물론 대처는 AI 에게 지침을 전달하거나 혹은 워크플로우 자체를 수정하거나 하는 방식으로 이뤄집니다.제가 수업자료로 제공하는 워크플로우도 한번 구동해보시고 문제가 있는지도 체크해보시면 좋을듯 합니다.

제미나이 api 연결오류

안녕하세요, aiblog님.일단 보여주신 화면만 봐서는 뭐가 문제인지 알수가 없을듯 합니다. 단순히 제미나이 문제인지 아니면 단순 일시적 현상인지 등 여러상황이 있을 수 있을듯 합니다.먼저 제미나이 대신에 챗gpt나 클로드나 기타 등등 다른 API를 사용해서 AI 모델을 먼저 교체해보시고 제미나이만 문제가 되는거라면 혹시 이전에 모든 권한으로 생성한 API 키인지도 확인해보셔야 할 듯 합니다. 2026년 6월 19일 부로 구글의 정책이 변경되어 무제한 권한을 갖는 API 키는 더이상 사용될 수 없게 되었습니다. 해당 내용은 "5. AI Agent에 직접 Google API 를 사용해서 구글 검색 툴 작성하기" 해당 강의 수업노트에 작성해놓긴 했습니다. 이 부분을 일단 먼저 체크해보시기 바랍니다.

도커 GUI 툴, 포르테이너 설치

안녕하세요, aiblog 님.(사진)스샷을 보면 portainer 라는 이름의 컨테이너가 이미 c9b5a.... 컨테이너에 의해 사용중이라 중복된 이름으로 컨테이너를 구동 할 수 없어서 생긴 오류입니다.docker ps -a | grep portainer위 명령어로 확인해보시고 기존 컨테이너를 삭제하시고 재설치 하시던가 아니면 현재 설치된 컨테이너를 한번 구동해보시기 바랍니다.docker start portainer위 명령어는 컨테이너를 실행하는 명령어이고,docker rm -f portainer위 명령어는 portainer 라는 이름의 컨테이너를 삭제하는 명령어 입니다.

Google API에 Generative Language API 선택이 없습니다.

안녕하세요, Tarzan님.일단 2026년 6월 19일부로 구글의 정책이 변경되어 무제한 API 키를 아예 사용하지 못하게 변경된다고 합니다. (저도 오늘 메일을 받았습니다.) 따라서 API 생성 절차가 약간 변경된것으로 보입니다.일단 기존처럼 단순히 API 를 "사용" 상태로 두고 바로 API 키를 생성했을때 Gemini API 키는 활성화 되지 않습니다. (사진)위 스샷에서 처럼 클라우드 콘솔에서 기본적으로 Gemini API는 비활성 상태이고 마우스를 오버해보면 "서비스 계정에 바인드된 API 키를 사용한 인증이 필요합니다" 라는 안내 문구가 나옵니다.(사진)따라서 위 스샷에서 처럼 서비스 계정을 먼저 생성하고 서비스 계정을 통해 API 호출 인증 옵션을 체크하게 되면 그때서야 Gemini API 가 활성화 되고 선택할 수 있는 상태로 변경됩니다. 이렇게 설정하게 됨으로서 해당 API 키는 서비스 계정에 귀속되어 서비스 계정의 권한을 상속받아 사용할 수 있게 됨을 목적으로 하는듯 보입니다. 다만, 이렇게 서비스 계정을 생성하고 어쩌고 저쩌고 하는게 여간 번거로운일이 아닐수 없고 서비스 계정을 관리하고 등등 일이 많으니 그냥 편하게 Google AI Studio 에서 API 키를 발급받는게 더 효율적일듯 합니다.(사진)구글 AI Studio에서는 이런 번거로운 작업 없이 간편하게 API를 생성할 수 있습니다. 참고가 되셨길 바라며 해당 내용은 수업노트에 추가해놓도록 하겠습니다.